如您所知,机器人是一种带有传感器、执行器(电机)和计算单元的机器,它根据用户控制进行操作,或者可以根据传感器输入做出自己的决策。 可以说,机器人的大脑是一个计算单元。 它可以是微控制器或个人电脑。 机器人的决策和行动完全取决于运行机器人大脑的程序。 该程序可以是在微控制器上运行的固件,也可以是在个人电脑或单板计算机(如 Raspberry Pi)上运行的 C/C++ 或 Python 代码。 机器人编程是通过为机器人的大脑(即处理单元)编写程序使机器人工作的过程。
任何机器人的主要组件都是执行器和传感器。 执行器移动机器人的关节,提供旋转或线性运动。 伺服、步进和直流齿轮电机都是执行器品牌。 传感器提供机器人的状态和环境。 机器人传感器的示例包括车轮编码器、超声波传感器和摄像机。
执行器由电机控制器控制并与微控制器/PLC(可编程逻辑控制器)连接。 一些执行器通过 PC 的 USB 直接控制。 传感器还与微控制器或个人电脑连接。 超声波传感器和红外传感器与微控制器连接。 相机和激光扫描仪等高端传感器可以直接与 PC 连接。 有一个电源/电池为所有机器人组件供电。 有一个紧急停止按钮可以停止/重置机器人的操作。 机器人内部编程的两个主要部分是 PC 和微控制器/PLC。 PLC主要应用于工业机器人。
简而言之,我们可以说机器人编程是对机器人内部的 PC/SBC 和微控制器 PCL 进行编程,以使用执行器和各种传感器的反馈来执行特定的应用程序。 机器人应用包括拾取和放置物体、将机器人从A移动到B。多种编程语言可以对机器人进行编程。 C/C++、Python、Java、C# 等用于 PC。 微控制器使用嵌入式 C、Arduino 中使用的接线语言(基于 C++)和 Mbed 编程 。 工业机器人应用程序使用 SCADA 或供应商专有的编程语言,例如 ABB 和 KUKA。 该编程是通过工业机器人的示教器完成的。 RAPID 是 ABB 工业机器人用于自动化机器人应用的编程语言。
机器人编程为机器人创造了智能,用于自我决策、实施 PID 等控制器来移动关节、自动执行重复任务以及创建机器人视觉应用程序。
任何编程语言都可以对机器人进行编程,但良好的社区支持、性能和原型设计时间使 C++ 和 Python 成为最常用的语言。
以下是机器人编程所需的一些功能:
ROS 是一个免费的开源机器人软件框架,可用于商业和研究应用。 ROS框架提供以下机器人编程功能:
为了演示 ROS 消息系统如何在机器人系统中进行通信,我们可以编写一段简单的 Python 代码来实现两个 ROS 节点:一个用于发布消息,一个用于订阅消息。
以下是发布者节点的代码:
import rospy
from std_msgs.msg import String
def publisher():
rospy.init_node('publisher', anonymous=True)
pub = rospy.Publisher('object_detection', String, queue_size=10)
rate = rospy.Rate(1)
while not rospy.is_shutdown():
message = "Object detected at location (x, y)"
pub.publish(message)
# Sleep for a while
rate.sleep()
if __name__ == '__main__':
try:
publisher()
except rospy.ROSInterruptException:
pass
在这段代码中,我们首先导入必要的ROS库,包括用于初始化节点的rospy和用于定义消息类型的String。然后,我们定义发布者函数,该函数用名称初始化节点并为“object_detection”主题创建发布者。我们还将发布消息的速率设置为每秒一次。
在 while 循环中,我们定义要发布的消息,在本例中是一个简单的字符串,指示传感器检测到的对象的位置。然后,我们使用 pub.publish() 方法将消息发布到“object_detection”主题。
最后,我们将发布者函数包装在 try-except 块中以处理可能发生的任何异常。
这是订阅者节点的代码:
import rospy
from std_msgs.msg import String
def subscriber(data):
rospy.loginfo(rospy.get_caller_id() + "I heard %s", data.data)
def listener():
rospy.init_node('subscriber', anonymous=True)
rospy.Subscriber('object_detection', String, subscriber)
rospy.spin()
if __name__ == '__main__':
listener()
在此代码中,我们导入必要的 ROS 库并定义订阅者函数,每当在“object_detection”主题上收到消息时就会调用该函数。在订阅者函数中,我们只需使用 rospy.loginfo() 方法打印接收到的消息。然后,我们定义侦听器函数,该函数用名称初始化节点并为“object_detection”主题创建订阅者。我们还调用 rospy.spin() 方法来保持节点运行并监听消息。
ROS 提供了一套用于控制机器人系统的工具,包括电机、伺服系统和其他执行器的控制器。 ROS 还包括用于路径规划、运动控制和导航的工具。为了演示如何使用 ROS 来控制机器人系统,我们可以编写一个简单的 Python 代码,使用 ROS 控制器来控制机器人手臂。首先,我们需要安装控制机器人手臂所需的 ROS 软件包。在这个例子中,我们将使用 ros_control 和 ros_controllers 包。
安装软件包后,我们可以为机器人手臂控制代码创建 ROS 软件包,并添加必要的文件和配置。 在包中,我们将创建一个启动文件来启动控制器,以及一个配置文件来配置控制器和机器人手臂。
这是启动控制器的示例启动文件:
<launch>
<arg name="robot_description" default="$(find robot_arm_control)/urdf/robot_arm.urdf" />
<param name="robot_description" textfile="$(arg robot_description)" />
<node name="controller_spawner" pkg="controller_manager" type="spawner" respawn="false" output="screen" args="joint_state_controller robot_state_publisher"/>
<node name="joint_state_publisher" pkg="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher" respawn="false" output="screen">
<param name="use_gui" value="false"/>
node>
<node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher" respawn="false" output="screen">
<param name="publish_frequency" value="30.0"/>
node>
<node name="controller_spawner" pkg="controller_manager" type="spawner" respawn="false" output="screen" args="joint_trajectory_controller"/>
launch>
在此代码中,我们启动controller_manager包来生成控制器,并启动joint_state_publisher和robot_state_publisher节点来发布机器人手臂的状态。 我们还启动joint_trajectory_controller来控制手臂的运动。